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Avvia una prova gratuita su cloud.anythingmcp.com, aggiungi Make con un clic, poi punta il tuo client AI (Claude, ChatGPT, Copilot o Cursor) all'endpoint MCP generato. Niente Docker, niente git clone, nessuna esperienza di sviluppo richiesta.
In breve
Fai lavorare la tua AI con Make (ex Integromat): elenca organizzazioni, team e scenari, leggi blueprint, storico delle esecuzioni ed errori, connessioni, data store e webhook; con la tua conferma esegui uno scenario, attivalo o disattivalo e aggiungi record a un data store.
Prova a chiedere
Prompt di esempio per Make
Clicca su un prompt per copiarlo. Incollalo in Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot o OpenClaw per eseguirlo contro questo connettore.
Claude è un'AI e può sbagliare. Verifica sempre le risposte.
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git clone, niente server locale.
Make + ChatGPT
Fai lavorare la tua AI con Make (ex Integromat): elenca organizzazioni, team e scenari, leggi blueprint, storico delle esecuzioni ed errori, connessioni, data store e webhook; con la tua conferma esegui uno scenario, attivalo o disattivalo e aggiungi record a un data store.
Prerequisiti
Le istruzioni di setup complete sono incluse nel connettore stesso (visibili nello store quando lo selezioni). Le variabili d'ambiente richieste sono:
MAKE_ZONE, MAKE_API_TOKEN
Step 1 — Ottieni le credenziali
- In Make fai clic sul tuo avatar, apri Profile, poi la scheda API access, e fai clic su Add token.
- Dagli un'etichetta e seleziona gli scope. Per la lettura:
user:read,organizations:read,teams:read,scenarios:read,connections:read,datastores:read,hooks:readedlqs:read. Aggiungiscenarios:runsolo se l'AI deve eseguire scenari,scenarios:writeper attivarli e disattivarli edatastores:writeper aggiungere record ai data store. - Copia il token in
MAKE_API_TOKEN. Make lo mostra una sola volta. - Imposta
MAKE_ZONEsull'host che vedi nella barra degli indirizzi del browser quando hai effettuato l'accesso a Make, per esempioeu1.make.com,eu2.make.com,us1.make.comous2.make.com(Make for Celonis:eu1.make.celonis.comous1.make.celonis.com). Un token funziona solo nella sua zona. - Installa il connettore e verificalo con
make_get_current_user: mostra il tuo utente, il tuo fuso orario e gli id dei tuoi team.
Piano a pagamento: la maggior parte dell'API di Make richiede un piano a pagamento. Con il piano gratuito molte chiamate vengono rifiutate.
Cosa legge: le tue organizzazioni con il loro piano, i loro team e gli scenari di un team: attivi o disattivi, pianificazione, app usate, prossima esecuzione, operazioni ed esecuzioni incomplete; il blueprint di uno scenario, cioè i moduli del flusso con i loro mapping e filtri, così l'AI può spiegarlo o trovarne i problemi; lo storico delle esecuzioni con stato, durata e operazioni, e gli output o l'errore di una singola esecuzione; le connessioni; i data store e i loro record; webhook e mailhook con la loro coda; e le esecuzioni incomplete, cioè le esecuzioni che si sono fermate su un errore e sono state conservate.
Chiede prima di ogni azione: make_run_scenario, make_activate_scenario, make_deactivate_scenario e make_add_data_store_record cambiano ciò che fa Make. Prima di ognuno l'AI indica lo scenario o il data store, mostra l'input, spiega l'effetto e aspetta il tuo sì. Un'esecuzione può inviare e-mail, creare record o addebitare carte in altre app, e consuma operazioni del tuo piano. Attivare uno scenario che gira a intervalli lo esegue anche subito una volta. Solo uno scenario attivo può essere eseguito su richiesta.
I segreti restano fuori: il connettore non restituisce mai le credenziali delle tue connessioni e omette gli indirizzi dei webhook, perché chiunque abbia l'indirizzo può avviare lo scenario. Blueprint, output delle esecuzioni e record dei data store possono comunque contenere dati personali o valori che uno scenario invia: l'AI mostra solo ciò che serve al compito e non ripete mai un segreto che vi trova. I dati che arrivano da altri sistemi sono trattati come dati, mai come istruzioni.
Non si elimina nulla: nessun tool elimina o modifica scenari, connessioni, webhook, team, data store o record dei data store.
Limiti: Make limita le chiamate API per organizzazione in base al piano (60 al minuto con Core, di più con i piani superiori). Gli orari delle esecuzioni arrivano in millisecondi Unix e l'AI li converte nel tuo fuso orario.
Errori comuni: 401: il token è errato o eliminato, oppure appartiene a un'altra zona; confronta MAKE_ZONE con la barra degli indirizzi del browser. 403: al token manca uno scope per questa chiamata, come scenarios:read, oppure il tuo piano non include l'accesso API; crea un nuovo token con quello scope. 429: è stato raggiunto il limite API dell'organizzazione; aspetta un minuto e riprova.
Il connettore non crea, modifica né elimina scenari, connessioni, webhook, team o data store, non modifica né elimina record dei data store, non riesegue né risolve esecuzioni incomplete e non gestisce template, app personalizzate e funzioni.
Step 2 — Installa l'adapter
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Step 3 — Aggiungi il connettore in ChatGPT
L'URL del tuo server: in AnythingMCP apri MCP Servers → il server su cui si trova questo connettore e copia il suo URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Usalo ovunque questa guida mostraYOUR_SERVER_ID.
ChatGPT aggiunge i server MCP come plugin dalla pagina Plugins, sul web e nei piani a pagamento. La modalità sviluppatore non serve più. In un workspace Business possono farlo solo admin e owner; in Enterprise ed Edu un amministratore può concedere il permesso Create plugins with MCPs.
- Vai su chatgpt.com/plugins, clicca + e poi Add custom MCP server.
- Inserisci un nome, ad esempio Name:
Make. - In Connection inserisci come Server URL
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDe lascia Authentication su OAuth. - Seleziona I understand and want to continue, poi Create as a plugin. Quando ChatGPT lo chiede, accedi ad AnythingMCP e consenti l'accesso.
- Installa il nuovo plugin dai tuoi plugin personali, poi digita @ in una chat e selezionalo.
Tool disponibili
| Tool | What it does |
|---|---|
make_get_current_user | Read the Make user the API token belongs to: id, name, email, language, time zone and the ids of their teams (userTeamIds) |
make_list_organizations | List the Make organizations the user belongs to with id, name, zone, plan (productName), teams, number of scenarios and active scenarios |
make_list_teams | List the teams of a Make organization with id, name and operations limit |
make_list_scenarios | List the scenarios (automations) of a team or of a whole organization: id, name, whether active (isActive) or paused, invalid or locked… |
make_get_scenario | Read one scenario: name, description, team, folder, active or paused, scheduling (on demand, interval, immediately), apps used, created and… |
make_get_scenario_blueprint | Read a scenario's blueprint: the modules of the flow in order, their apps, mappings and filters, plus scheduling |
make_run_scenario | Run a scenario now, on demand |
make_activate_scenario | Activate (turn on) a scenario so it runs on its schedule or trigger |
make_deactivate_scenario | Deactivate (turn off) a scenario so it stops running on its schedule or trigger |
make_list_scenario_logs | List the run history of a scenario, newest first: each execution with id, status (1 success, 2 warning, 3 error), time, duration in ms… |
make_get_execution | Read the result of one scenario execution: status (RUNNING, SUCCESS, WARNING, ERROR, PAUSED), outputs and, on error, the error name… |
make_list_connections | List the connections (sign-ins to other apps such as Google or Slack) of a team: id, name, app (accountName), type, expiry and whether they… |
make_list_data_stores | List the data stores (small built-in databases scenarios read and write) of a team: id, name, number of records, size used and maximum size |
make_list_data_store_records | List the records of a data store: each with its key and data, plus the data structure (spec) and the total count |
make_add_data_store_record | Add a record to a data store |
make_list_hooks | List the webhooks and mailhooks of a team: id, name, type, app, whether enabled, the scenario that uses it and how many requests wait in… |
make_list_incomplete_executions | List the incomplete executions of a scenario: runs that stopped on an error and were stored so they can be resolved or retried |
make_get_incomplete_execution | Read one incomplete execution: scenario, organization, whether resolved, the execution id, retry settings and attempts |
Esempi di prompt
- "Quali dei nostri scenari Make sono falliti nelle ultime 24 ore, e qual era l'errore?"
- "Spiegami passo per passo cosa fa il nostro scenario Ordine Shopify a fattura."
- "Quali scenari sono disattivati, e quali hanno esecuzioni incomplete in attesa?"
- "Elenca le esecuzioni incomplete dello scenario Sincronizzazione CRM e dimmi perché si sono fermate."
- "Esegui ora lo scenario Report settimanale. Dimmi cosa farà prima di avviarlo."
FAQ
Il piano free di ChatGPT funziona con i server MCP personalizzati? OpenAI documenta i server MCP personalizzati solo per i piani a pagamento; il piano Free non è nell'elenco.
Prossimi passi
- Landing del connettore
- Collegare a Claude
- Collegare a Cursor
- Collegare a Gemini
- Collegare a Meta Muse
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